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对精密成像解决方案的需求正在飙升，该行业正在经历一场以重大整合和战略收购为特征的转型之旅。
2024 年到目前为止，发生了多起将影响机器视觉领域的收购，已经超过了 2023 年全年的规模。这一趋势突显了该行业对增长、扩张和技术进步的不懈追求。
（MiddleGround 收购 STEMMER IMAGING、Tattile 收购 Comark、STEMMER IMAGING 收购 Phase 1 Technology Corp、西门子收购机器视觉解决方案提供商 Inspekto、Teledyne Technologies 收购 Adimec、ITIS Holding 收购 VITRONIC、Headwall 收购 inno-spec GmbH）
计算机视觉行业内的并购激增反映了一个以激烈竞争和快速技术发展为特征的成熟市场。公司越来越多地寻求通过战略收购来加强其市场地位、扩大其产品组合并增强其技术能力。这是由于在竞争日益激烈的环境中保持领先地位，同时满足各行各业客户不断变化的需求所推动的。
有几个因素正在推动机器视觉行业的整合浪潮。首先，技术创新的步伐正在推动公司获得专业知识和尖端技术，以保持其竞争优势。其次，收购使公司能够扩大市场范围，渗透新的地区，并进入新兴市场，从而推动增长和收入多元化。而且，随着客户越来越多地寻求集成多种技术的全面解决方案，公司被迫通过进一步收购来扩展其产品，以有效地满足不断变化的客户需求。
展望未来，我们相信，在许多关键趋势的推动下，计算机视觉行业将持续增长和创新。
计算机视觉与人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 技术的融合，这些技术是从深度学习和广泛的训练模型演变而来的，这将使更智能、更自主的视觉系统能够进行实时决策和适应。
边缘计算能力的激增意味着视觉系统可以在更靠近源头的地方处理和分析数据，从而在从机器人到智能监控的各种应用中实现更快的响应时间、更少的延迟、更高的安全性和更高的效率。
机器视觉技术正在将其足迹扩展到新的多样化应用，包括增强现实、更智能的交通和环境监测等。
除了塑造行业的总体趋势外，我们认为一系列新兴的成像技术也将影响重大进步和创新。我们简要地研究了其中的一些。
短波红外 （SWIR） 光谱成像因其穿透大气遮蔽物（如雾、雾和烟雾）的独特能力而在各个行业中受到关注。它可以揭示人眼或传统成像系统不可见的隐藏特征，例如水果中用于指示成熟度的水分含量。SWIR 成像在监控、安全、农业和医学成像等应用中得到更广泛的采用。随着 SWIR 传感器技术的进步，包括更高的灵敏度、更高的分辨率和更低的成本，SWIR 成像的实施有望激增，为创新和应用开发带来新的机会。
基于事件或神经形态的传感代表了受人类视觉系统启发的成像技术的范式转变。与以固定间隔捕获和处理图像的传统基于帧的成像系统不同，基于事件的传感器以像素为单位运行，异步实时检测光强度的变化，因此只有在视场内的某物发生变化时（并且立即）才会捕获图像。
这种新颖的方法具有多种优势，包括更低的延迟和低功耗，使其非常适合需要快速响应时间的应用，例如机器人、增强现实和运动跟踪。随着基于事件的传感技术的研发不断进步，该技术通过模仿人类视觉系统的效率和适应性，具有彻底改变机器视觉应用的巨大潜力。
LiDAR 系统通过发射激光脉冲并测量其反射时间来提供详细的环境 3D 映射。LiDAR 能够实时检测物体、障碍物和道路状况，从而提高车辆的安全性、效率和自主性。随着汽车制造商不断投资于 LiDAR 技术，更高分辨率传感器和成本降低等进步将加速其与其他平台的集成，例如自主移动机器人 （AMR） 和航空测量。
机器视觉收购的格局不仅以老牌企业之间的整合为特征，还以收购利基技术和专业知识为特征。随着对创新解决方案的需求增长，公司将越来越多地寻求利用专业技术来增强其产品组合，以获得竞争优势并满足不断变化的客户需求。虽然我们没有预测下一步会发生什么的水晶球，但我们认为我们将在专业领域看到更多的收购。
希望加强其在机器人、自动驾驶汽车、物联网和增强现实等领域能力的公司可能会寻求收购基于事件的传感器专家。通过将这些专用传感器集成到其产品中，公司可以提高其视觉系统的性能和效率，从而为创新和市场差异化带来新的机会。
高光谱成像可捕获大量光谱信息，为材料鉴定、化学分析和遥感应用提供了无与伦比的机会。在农业、环境监测和医疗保健等行业运营的公司可能会以高光谱成像专家为目标进行收购，以利用他们在开发先进成像系统和分析工具方面的专业知识。通过将高光谱成像技术集成到其解决方案中，公司可以为客户提供更全面、更可行的见解，从而在高度专业化的市场中推动价值和差异化。
除了直接收购之外，公司还可以探索与利基技术提供商的战略合作伙伴关系和合作，以获得专业知识。通过与初创公司、研究机构和技术先驱结盟，公司可以加快创新周期、降低风险并利用新的市场机会。这些合作努力将进一步促进知识交流、资源共享和相互学习，在机器视觉生态系统中培养创新和创业文化。
计算机视觉行业正在经历一个以整合和协作为特征的快速转型时期。随着公司继续驾驭这一充满活力的环境，战略收购、合作伙伴关系和技术进步将在塑造行业的未来轨迹方面发挥关键作用。
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